科学と神々株式会社 Advent Calendar 2025

LLM量子化 Day 1: 目次と概要

Posted at 2025-12-18

科学と神々株式会社アドベントカレンダー 2025

2022年末にChatGPTが登場して以来、大規模言語モデル（LLM）は私たちの仕事や生活に急速に浸透しています。しかし、これらのモデルを実際に動かそうとすると、大きな壁にぶつかります。それは「リソース」です。

GPT-4クラスのモデルを動かすには、数百GBのメモリと数百万円相当のGPUクラスタが必要です。では、私たちは高性能なAIを諦めるしかないのでしょうか？

その答えが「量子化」です。

量子化を一言で説明するなら、「モデルのダイエット」です。

人間に例えてみましょう。体重100kgの人が70kgに減量しても、基本的な能力（歩く、話す、考える）は維持できます。同様に、LLMも「余分な精度」を削ぎ落とすことで、サイズを大幅に削減しながら、ほとんどの能力を維持できるのです。

具体的には、モデルの重み（パラメータ）を表現するビット数を減らします。通常16ビット（FP16）で保存されている重みを、4ビットや8ビットに圧縮することで、モデルサイズを1/4〜1/2に削減できます。

25日間を通じて、以下の内容を実践的に学びます。

第1週（Day 1-7）: 基礎を固める

最初の1週間は、量子化の「なぜ」と「何を」を深く理解します。数式を暗記する必要はありません。大切なのは、なぜこの技術が生まれ、どのような問題を解決するのかを理解することです。

第2週（Day 8-12）: GGUF形式を深掘り

GGUFは、llama.cppプロジェクトが開発した量子化形式です。ローカルPCでLLMを動かしたい人にとって、最も身近な形式と言えるでしょう。

Q4_K_MやQ5_K_Mといった謎めいた名前の意味を解説し、どの設定を選ぶべきかの判断基準を示します。

第3週（Day 13-18）: GPU推論の世界

クラウドやサーバーでLLMを動かす場合、AWQやGPTQといったGPU向けの形式が活躍します。vLLMやText Generation Inferenceといった推論エンジンとの組み合わせ方を学びます。

第4週（Day 19-24）: 実践テクニック

実際にツールを開発する際に役立つテクニックを紹介します。長時間の処理を中断・再開する方法、ユーザーフレンドリーなCLI設計、効果的なテスト戦略など、現場で使える知識を身につけます。

最終日（Day 25）: まとめと未来展望

25日間の学びを振り返り、BitNet、HQQ、SmoothQuantなど最新の量子化技術と今後の展望について考えます。

このシリーズは、以下のような方を想定しています。

エンジニア・開発者

研究者・学生

インフラエンジニア・MLOps

量子化に取り組む前に、一つ重要なことを心に留めておいてください。

量子化に「正解」はありません。

4ビット量子化は8ビットより「劣っている」のではなく、「異なるトレードオフを選んでいる」のです。品質をどこまで許容できるか、メモリ制約はどの程度か、推論速度はどれくらい必要か——これらの要素を総合的に判断して、最適な選択をすることが重要です。

このシリーズを通じて、そうした判断ができる「目」を養っていただければ幸いです。

このシリーズでは、llm-quantizeというCLIツールを題材にします。実際に動作するコードを見ながら学ぶことで、抽象的な概念を具体的に理解できます。

# 例：Llama 2 7BモデルをGGUF形式で量子化
llm-quantize quantize meta-llama/Llama-2-7b-hf gguf -q Q4_K_M

# 出力：約4GBのファイル（元の14GBから約70%削減）

コードを読むだけでなく、実際に動かしてみることをお勧めします。エラーに遭遇し、それを解決する過程で、最も深い学びが得られます。

Day 2では「なぜ量子化が必要なのか」について掘り下げます。7Bモデルがなぜ14GBものメモリを必要とするのか、その数学的な背景から解説し、量子化がもたらす価値を具体的に見ていきます。

このシリーズは25日間の連載です。各記事は独立して読めますが、順番に読むことでより深い理解が得られます。